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朝陽科技大學 營建工程系 林基源所指導 吳承霖的 陳有蘭溪流域大範圍崩塌潛勢判定模式之研究 （2020），提出延性材料脆性材料破壊特性關鍵因素是什麼，來自於大範圍崩塌、類神經網路、區別分析、羅吉斯迴歸分析、集群分析。
陳有蘭溪流域大範圍崩塌潛勢判定模式之研究
為了解決延性材料脆性材料破壊特性 的問題，作者吳承霖 這樣論述：
因台灣山區地勢陡峭且地質破碎，加上山坡地過度開發，每當梅雨或颱風帶來豐沛雨量時，即容易發生嚴重的土砂災害，尤其以莫拉克小林村之大規模崩塌事件最為嚴重。於小林村事件後，學者及政府相關單位對大規模崩塌事件之研究日益重視，但大規模崩塌案例較為稀少，故本研究以大範圍/大面積崩塌為研究主軸，並利用事件前後之衛星影像判釋大範圍/大面積崩塌事件，以提高研究案例之數量。本研究將陳有蘭溪流域劃分為219個崩塌潛勢集水區作為研究對象，並以事件前後SPOT衛星影像之該集水區NDVI差值大於0.2且坡度大於10度之總面積達10公頃視為大範圍/大面積崩塌。應用多變量統計進行相關性檢定、主成份分析，經篩選後選定8項影響
因子，包含地文因子:集水區總面積、集水區平均坡度、總曲率；材料因子:地層種類、距斷層距離、事件前平均NDVI；誘發因子:最大日雨量、最大時雨量。再以區別分析與羅吉斯迴歸分析以及類神經網路進行分析。並以集群分析進行分類，歸類各集群之特徵，並探討較容易發生大範圍/大面積崩塌集群之特性。區別分析與羅吉斯迴歸分析以及類神經網路判定結果顯示，整體分析結果準確率排序為類神經網路93.7%、羅吉斯迴歸分析92.2%、區別分析89%。由ROC曲線之AUC中，類神經網路AUC為0.819與區別分析AUC為0.824以及羅吉斯迴歸分析AUC為0.732都屬於較佳的判別能力，表示三種模型都可被予以採用。在集群分析中
，將研究之219個集水區依其因子特性進行分為四類集群，大範圍/大面積崩塌發生率由大到小依序為大面積集水區(B集群)66.67%、地層脆弱集水區(C集群)51.52%、曲率小集水區(D集群)35.56%、小面積集水區(A集群)4.05%，並在集群分析中發現當集水區總面積及總曲率以及集水區平均坡度較大者，較容易發生大範圍土砂災害。